一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法技术

本发明专利技术涉及基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，该方法包括以下步骤，同时通过可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像对绝缘子污秽状态进行检测；根据所得的三种光谱图像通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。与现有技术相比，本发明专利技术具有三种图像检测方法互不干扰，检测准确率高，非接触式，带电检测，检测速度快，检测结果的可靠性高等优点。

A method for insulator contamination detection based on multi spectral image information fusion

The present invention relates to insulator condition of multi spectral image fusion based detection method, the method comprises the following steps, at the same time through infrared images and visible light images, UV images of three spectral images on insulator condition were detected; according to the three kinds of the spectral image by information fusion, comprehensive evaluation of insulator contamination condition. Compared with the prior art, the invention has the advantages that the three image detection methods do not interfere with each other, the detection accuracy is high, the non-contact type, the charged detection, the detection speed is fast, and the detection result is high in reliability.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高压电气设备故障检测与诊断，尤其是涉及一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法。
技术介绍
绝缘子作为输电线路使用最为广泛的绝缘设备，其安全性和稳定性备受关注。随着大气污染的加剧，绝缘子表面积污更为严重，而电压等级的升高也增加了绝缘子发生污秽闪络的风险。因此，检测绝缘子污秽状态、防止绝缘子污闪，对维护输电线路安全稳定运行具有十分重要的意义。目前，检测绝缘子污秽状态的方法可分为接触式和非接触式两大类。接触式方法主要包括泄漏电流法、等值附盐密度法、电导率法等，该类方法通过测量绝缘子表面泄漏电流、等值附盐密度、电导率等直接参数判断绝缘子污秽状态，准确率高，但测量方式复杂，工作量大，且部分方法需停电进行；非接触式法通过检测污秽绝缘子带电时所产生的声、光、热等间接信号，归纳分析这些信号特征，判断绝缘子的污秽等级。非接触式法主要包括光脉冲检测法、声波检测法、可见光成像法、红外热像法、紫外成像法等。光脉冲检测法和声波检测法易受环境背景噪声的干扰，信号采集的灵敏度不高；可见光成像法、红外热像法以及紫外成像法分别通过获取绝缘子表面颜色、绝缘子盘面温升、绝缘子表面局部放电等信号特征，对绝缘子污秽状态进行评估，具有操作简单、带电检测、故障定位等特点，能大量节省检修人员的工作量，但由于其准确度难以满足工程上应用的要求，需要对其进行改进。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法。本专利技术通过结合可见光成像、红外热像、紫外成像三种检测方法对绝缘子污秽状态进行评估，提高检测准确率，并使其更好的应用于输电线路的绝缘子污秽状态检测。本专利技术具有检测速度快、准确度高、非接触式、带电检测、受环境因素影响小等优点。本专利技术涉及变电站、输电线路等供变电领域的绝缘子表面污秽状态图像识别检测方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，该方法包括以下步骤：S1、同时通过可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像对绝缘子污秽状态进行检测；S2、根据S1中所得的三种光谱图像通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。步骤S2中三种光谱图像通过信息融合后，得到绝缘子表面等值附盐密度，通过绝缘子表面等值附盐密度评价绝缘子污秽状态。由步骤S1中可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像分别得到可见光图像特征值、红外图像特征值和紫外图像特征值，将可见光图像特征值、红外图像特征值和紫外图像特征值通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。所述的可见光图像通过可见光图像处理、特征提取和特征选择后可得到绝缘子盘面V分量均值作为可见光图像特征值。所述的红外图像通过红外图像处理、特征提取和特征选择后可得到绝缘子盘面最大温升作为红外图像特征值。所述的紫外图像通过紫外图像处理、特征提取和特征选择后可得到绝缘子表面最大放电光斑面积作为紫外图像特征值。对所述的可见光图像、红外图像、紫外图像构建多光谱图像BP神经网络，所述的神经网络的输入参数为可见光图像特征值、红外图像特征值、紫外图像特征值，输出为绝缘子表面等值附盐密度。所述BP神经网络需样本对其进行训练，据此通过神经网络信息融合方法对绝缘子污秽状态进行评估。BP神经网络的训练步骤如下：S1、网络初始化，根据研究对象的实际情况确定网络的输入层、隐含层和输出层神经元个数；S2、利用训练样本进行前向传输信号计算；S3、利用误差反向传播算法进行输出层和隐含层连接权值的调整；S4、根据给定的迭代次数和误差要求判断网络训练是否结束，若达到给定的迭代次数或满足误差要求，则停止迭代，训练结束，否则继续步骤S3，直到达到给定的迭代次数或者网络误差函数E满足精度要求为止。可见光图像检测、红外图像检测、紫外图像检测中任一检测方法无法进行时，其他检测方法仍可正常进行。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：(1)本专利技术结合了可见光成像、红外热像、紫外成像三种检测方法对绝缘子污秽状态进行评估，从三个角度检测绝缘子的污秽状态，三种图像检测方法互不干扰，检测准确率高，检测结果的可靠性高。(2)本专利技术所结合的三种图像检测方法均具有操作简单、非接触式、带电检测、检测速度快等特点，检测时可当场给出绝缘子污秽状态检测结果，方便指导现场工作人员及时清洗绝缘子表面污秽。(3)本专利技术应用范围广，对于不同类型不同电压等级的绝缘子，在获取一定量的样本对本专利技术中的BP神经网络进行训练后，即可对该类绝缘子进行污秽状态检测。(4)本专利技术在其中一种图像无法获取时仍可正常检测，受环境因素限制小，三种图像均可在日间进行拍摄。红外图像拍摄和紫外图像拍摄也可在夜间进行，可适用于接触网外绝缘设备的夜间车载巡线。附图说明图1为本专利技术方法的流程图；图2为本专利技术拍摄的可见光图像样图；图3为本专利技术可见光图像处理效果图；图4为本专利技术拍摄的红外图像样图；图5为本专利技术红外图像处理效果图；图6为本专利技术拍摄的紫外图像样图；图7为本专利技术紫外图像处理效果图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。实施例基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，同时通过可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像对绝缘子污秽状态进行检测，所述的可见光图像由可见光相机进行拍摄，所述的红外图像由红外热像仪进行拍摄，所述的紫外图像由紫外成像仪进行录制，所述的三种光谱图像通过BP神经网络进行信息融合，检测绝缘子污秽状态。如图1所示，基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法通过结合绝缘子可见光图像、红外图像以及紫外图像三种图像对绝缘子污秽状态进行检测。绝缘子可见光图像由高清可见光相机在自然光下进行拍摄，如图2所示(图2不是必须图)，拍摄时需要调整相机位置和参数，使图像范围能覆盖整个绝缘子并保证图像中绝缘子高度大于图像高度的2/3，同时图像中心应对准绝缘子盘面。获取绝缘子可见光图像后，通过可见光图像处理，将绝缘子盘面与背景分割，得到绝缘子盘面污秽彩色图像，如图3(图3不是必须图)，由于绝缘子盘面颜色与背景颜色差异较大，故在分割绝缘子盘面与背景时采用区域种子分割法进行。通过特征提取，计算绝缘子盘面污秽彩色图像的各项特征值，可见光图像共可提取R、G、B、H、S、V分量的均值、中值、最大值、最小值、众值、极差、方差、偏度、峭度、熵、能量等66个特征值。本专利技术通过研究污秽绝缘子样本，运用Fisher准则从众多特征值中选择了绝缘子盘面V分量均值作为最能表现绝缘子盘面污秽信息的可见光图像特征值，因此在检测时，只需提取可见光图像的绝缘子盘面V分量均值。绝缘子红外图像由红外热像仪进行拍摄，如图4所示(图4不是必须图)，拍摄在日间和夜间均可进行，拍摄时需要调整相机位置和参数，使图像范围能覆盖整个绝缘子。获取绝缘子红外图像后，通过红外图像处理，读取红外图像温度矩阵并用灰度图的形式显示绝缘子图像温升分布，由于污秽绝缘子表面温升明显高于环境温升，在灰度图上的表现也有明显的差异，采用can本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、同时通过可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像对绝缘子污秽状态进行检测；S2、根据S1中所得的三种光谱图像通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、同时通过可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像对绝缘子污秽状态进行检测；S2、根据S1中所得的三种光谱图像通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，步骤S2中三种光谱图像通过信息融合后，得到绝缘子表面等值附盐密度，通过绝缘子表面等值附盐密度评价绝缘子污秽状态。3.根据权利要求2所述的一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，由步骤S1中可见光图像、红外图像、紫外图像三种光谱图像分别得到可见光图像特征值、红外图像特征值和紫外图像特征值，将可见光图像特征值、红外图像特征值和紫外图像特征值通过信息融合，综合评价绝缘子污秽状态。4.根据权利要求3所述的一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，所述的可见光图像通过可见光图像处理、特征提取和特征选择后可得到绝缘子盘面V分量均值作为可见光图像特征值。5.根据权利要求3所述的一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，所述的红外图像通过红外图像处理、特征提取和特征选择后可得到绝缘子盘面最大温升作为红外图像特征值。6.根据权利要求3所述的一种基于多光谱图像信息融合的绝缘子污秽状态检测方法，其特征在于，所述的紫外...

【专利技术属性】
技术研发人员：金立军，艾建勇，田治仁，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31